基于在线线性判别学习模型的垃圾邮件过滤方法

摘要：

给出了一种使用在线线性判别学习模型进行垃圾邮件过滤的方法,使用贝叶斯理论进行特征提取,特征按出现的位置进行分类,不同类别的特征赋予不同的权重.在TREC测试集上进行了实验,并和TREC评测的结果进行了对比.实验结果表明,该方法取得了较好的结果.

关键词：垃圾邮件过滤、判别学习模型、特征提取、贝叶斯理论、主动学习

所属期刊栏目：13

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2008-11-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：48-50